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新医疗体系中政府补助比例的遗传算优化
通过构造大众满意度函数、政府合理度函数,医院接受度函数将新医疗体系中医院的各项收入比例设定转化为一个多目标优化模型,并使用遗传算法对其进行了求解,为破除"以药补医"后政府对医疗机构的补助比例提供了参考.
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改进非劣分类遗传算法在金莲花醇提取条件优化中的应用
目的 研究改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在正交试验设计的多目标药物提取条件优化中的应用.方法 对金莲花总黄酮醇提取工艺研究的正交试验数据建立以浸膏得率、总黄酮含量为子目标的数学模型,采用遗传算法对其进行单目标优化,NSGA-Ⅱ对其进行多目标优化,搜索优提取条件,比较搜索结果；利用课题组编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优.结果 单目标遗传算法优化分别得到各子目标大时的优提取条件,NSGA-Ⅱ进行两目标优化时,确定的优提取条件的效果以及由此得到的浸膏得率和总黄酮含量高于正交试验中的任何一个方案.结论 NSGA-Ⅱ搜索的Peto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为正交试验设计优条件选择提供了合理的方法,可推广到均匀试验设计和析因试验设计.
关键词： 改进非劣分类遗传算法 正交试验 多目标优化 Pareto非劣解 最优提取条件 -
基于非支配排序遗传算法的效果评价及程序测试
目的 研究非支配排序遗传算法的多目标优化问题,并对其效果进行评价.方法 采用4个标准测试函数对NSGA进行模拟测试.结果 通过NSGA对测试函数的多目标优化,说明NSGA程序可靠,可推广应用到实际问题中.结论 在保证多个目标都优的前提下,NSGA搜索的Pareto非劣解比较理想,提供了可供研究者选择的Pareto非劣解方案.
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基于向量评估遗传算法的多目标优化效果评价及程序测试
目的 评价向量评估遗传算法(VEGA)进行多目标优化的效果,测试其程序运行的可靠性.方法 应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、三目标测试函数对VEGA进行模拟测试,利用课题组编写Matlab2009a外挂SGALAB 工具箱beta5008完成遗传算法寻优.结果 运行VEGA程序得到的两目标简单测试函数Pareto非劣解集的前沿呈一条光滑的曲线分布;两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿呈带状分布;VEGA可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择.结论 VEGA多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于实际问题的分析.
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基于非劣分类遗传算法的多目标药物提取条件优化分析应用
目的 研究非劣分类遗传算法在均匀试验设计多目标优化中的应用.方法 对微萃取五味子的均匀试验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲、五味子总木脂素含量的子目标模型,采用遗传算法分别对其单目标优化,NSGA对其进行多目标优化,搜索优提取条件,比较搜索结果；利用课题组编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优.结果 单目标遗传算法优化可以得到各个目标大时的优提取条件,NSGA进行三目标优化时,使各子目标尽可能获得大的解,确定的优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案.结论 NSGA搜索的Pare-to非劣解是合理的,达到了较好的效果,为试验设计优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的优条件选择.
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改进非劣分类遗传算法多目标优化效果评价及程序测试
目的 评价改进非劣分类遗传算法( NSGA-Ⅱ)进行多目标优化的效果,测试其程序的可靠性.方法 应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、三目标复杂测试函数对NSGA-Ⅱ进行模拟测试,利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优.结果 NSGA-Ⅱ得到的两目标简单测试函数95％ Pareto非劣解分布范围包含交叉点值1,前沿呈一条光滑的曲线分布；两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿在小于l的范围内呈下降的带状分布；三目标测试函数的Pareto非劣解前沿呈非线性、非对称的曲面分布.认为NSGA-Ⅱ可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择.结论NSGA-Ⅱ多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于实际问题的分析.
关键词： 多目标优化 Pareto非劣解 改进非劣分类遗传算法 效果评价 -
小生境遗传算法效果评价及程序测试
目的 评价小生境遗传算法（niched pareto genetic algorithm,NPGA）进行多目标优化的效果,测试其程序的可靠性.方法 应用两目标简单测试函数、复杂测试函数、三目标测试函数对NPGA进行模拟测试,利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优.结果 NPGA得到的两目标简单测试函数Pareto非劣解集的95％可信区间包含交叉点值,前沿呈一条光滑的曲线分布；两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿呈带状分布；三目标测试函数的Pareto非劣解前沿呈非线性、非对称的曲面分布.NPGA可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择.结论NPGA多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于在实际问题的分析.
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向量评估遗传算法优化珍珠菜抗肿瘤有效成分的研究
目的 研究向量评估遗传算法(VEGA)在珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价.方法 对珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺正交设计试验数据建立以总黄酮含量和总皂苷含量的子目标模型,采用VEGA对其进行多目标优化,搜索优提取条件.利用课题组成员电子科技大学软件工程师陈益提供的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优；利用SPSS13.0软件进行统计分析.结果 得到的优工艺条件为80%乙醇,8倍用量,提取1次,提取时间根据实际情况选择的条件下的搜索总黄酮含量为10.36％、总皂苷含量25.79％.结论 VEGA收索的Pareto非劣解在保证多目标都优的前提下是比较理想的,为珍珠菜抗肿瘤有效成分的优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的优条件选择.
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孟德尔多目标简单遗传算法在药物提取条件优化中的应用
目的 研究孟德尔多目标简单遗传算法(MMOSGA)在均匀试验设计的药物提取条件优化中的应用.方法 对微波辅助萃取刺五加试验数据建立以浸膏得率、异秦皮啶含量、总皂苷含量为子目标的回归模型;利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008进行遗传算法寻优,分别采用单目标遗传算法和MMOSGA对其进行单目标优化和三目标优化,并比较优化结果.结果 单目标遗传算法优化得到各子目标大时的优提取条件,MMOSGA进行三目标优化时,在主要目标上达到了单目标大函数值的71％以上,确定的优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案.结论 MMOSGA搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为均匀试验设计优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的优条件选择.
关键词： 孟德尔多目标简单遗传算法 多目标优化 Pareto非劣解 -
精准外科理念的哲学思考
现代外科学日新月异的发展呼唤着外科理念的转变.基于外科发展的历史脉络和当代外科的深刻变化,首次提出了基于确定性的外科实践新范式——精准外科.精准外科的特征可概括为确定性、预见性、可控性、集成化、规范化和个体化.它以寻求病灶清除、脏器保护和损伤控制三要素的佳平衡为策略,以实现高效、安全和微创的多目标优化和患者的佳康复.精准理念极大地推动了外科的发展,将更广泛地应用于整个医学领域.
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BP神经网络结合遗传算法用于丹参提取工艺的多目标优化
目的:使用BP神经网络结合遗传算法用于丹参提取工艺的多目标优化. 方法:通过已知文献的丹参提取工艺优化实例,采用均匀设计法优化BP神经网络模型参数,并建立网络模型,再利用遗传算法对网络进行多目标寻优,获得丹参佳提取工艺. 结果:BP神经网络结合遗传算法用于丹参提取工艺的多目标优化,模型拟合度和预测性均高于文献采用的多元回归法. 结论:BP神经网络结合遗传算法可用于丹参提取工艺的多目标优化.
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基于RTOG 1005早期乳腺癌调强多目标优化计划和单目标优化计划比较
目的:基于RTOG 1005报告的评价标准,探讨多目标优化算法(MCO)在早期左侧乳腺癌保乳术后患者静态调强放射治疗(IMRT)计划优化中的可行性及优势.方法:随机抽取12例早期左侧保乳术后的乳腺癌患者,在ADAC Pinnacle v9.2计划系统上,用常规的单目标算法(SCO)的静态调强(IMRT)优化(SCO-IMRT计划),但是都没有完全满足RTOG 1005报告的标准.在保持相同的优化参数的条件下,在RayStation v4.0.3.4-clinical version计划系统上用多目标优化算法(MCO)重新优化计划(MCO-IMRT计划).比较两套计划的评估靶区(PTVe)和危及器官的剂量学差异.结果:与SCO-IMRT计划相比,MCO-IMRT计划的PTVe95％的处方剂量覆盖度更好(t=2.92,P=0.013),PTVe的高剂量(Dmax)下降54 Gy(t=-2.51,P=0.002),靶区的适形指数稍微差一点(t=-3.19,P=0.004),靶区的均匀性指数相似(t=0.95,P=0,352);心脏V25、V10、Dmean分别降低了23.7％、35.0％、21.1％(t=-2.365,-5.445,-6.140;P＜0.05);同侧肺V20、V10、平均剂量分别下降了9.5％、8.9％、4.9％(t=-3.10,-3.05,-3.17;P＜0,05),患侧肺的V5下降了6.3％(t=-1.76,P=0.092);对侧肺V5没有明显差别(t=-0.14,P=0.68);对侧乳腺大剂量降低了50 Gy(t=-2.578,P=0.017),V,1和平均剂量相似(t=-1.351,-1.285;P=0.191,P=0.212).结论:与常规调强计划相比,本研究所设计的乳腺癌保乳术后MCO-IMRT计划可显著降低危及器官受照剂量及靶区的高剂量(热点),缩短计划优化时间,但结果还需进一步临床验证.
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后备SMLC计划在鼻咽癌中的临床应用
目的:放射治疗过程中出现因机器故障或其他因素而需要快速调度患者在不同加速器上完成治疗.本文研究一种简单快速的方法获得一个新的后备计划,并且评估鼻咽癌后备SMLC计划剂量学特性和执行效率.方法:从XIO计划系统中选取12例已治疗鼻咽癌患者的动态调强计划(DMLC),通过DicomRT协议传输到Raystation计划系统中,生成后备SMLC计划(Fallback Planning),评估后备SMLC计划与初始DMLC计划剂量学差异和执行效率.结果:后备SMLC计划能满足临床要求,与初始DMLC计划相比,PTV60靶区适形指数(CI)较优(P=0.010),双腮腺D50％和脊髓D100均较优(P=0.013,P=0.035),其它参数无显著性差异,满足临床剂量学要求;计划效率较优,有显著性差异(P=0.000).结论:由DMLC计划生成的后备SMLC计划准确、快速、执行效率高,可以在临床上广泛使用.同时,后备计划是有望实现自动计划的另外一种方法:建立完善的患者资料数据库,当有新治疗的患者时,从数据库选取与当前患者相似的患者P信息,利用形变技术建立起对应关系,然后把数据库中患者的剂量信息映射到当前患者,进行自动计划,还可结合自适应放疗.期望后备计划在自适应计划中有更多地发展.
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两种不同优化算法在胸部肿瘤调强放射治疗计划中的对比研究
目的:研究直接子野优化(DMPO)算法与多目标优化(MCO)算法在胸部肿瘤放射治疗计划设计优化过程中的差异.方法:选取20例食管癌患者,将患者在Pinnacle3计划系统的CT图像、勾画的靶区、设计参数和剂量信息等资料,通过DicomRT协议从Pinnacle3计划系统传输到RayStation计划系统中.保持照射野设置、处方剂量不变,改用MCO算法重新优化治疗计划,比较两种优化算法在剂量分布、靶区适形指数(CI)与靶区均匀指数(HI)、危及器官(OAR)剂量、计划设计与执行效率的差异性.结果:两种算法优化的计划结果均能基本满足临床剂量要求,与DMPO相比,MCO计划靶区PGTV适形指数CIpgtv斛和均匀指数HIpgtv以及靶区PTV的适形指数CIptv均差别不大,但危及器官的受量明显小于前者,其中肺的V10、V20、V30、平均剂量Dmean-1,心脏的V30、V40和平均剂量Dmean-h以及脊髓大剂量D1cm3-s和平均剂量Dmwan-s,均存在显著性差异;从计划的设计时间上来看,MCO计划组明显短于DMPO计划组,而从执行效率上来看,两者差异不大.结论:对于食管癌同期加量三维调强放疗计划,与DMPO算法相比,MCO算法可得到更低的OAR剂量,并且在临床应用上明显提高工作效率.
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基于约束优先级列表的调强放疗自动多目标优化方法
本研究提出一种可将临床偏好量化为优先级列表,并在此基础上建立自动调整约束并生成该条件下优化解的IMRT多目标优化方法.本优化方法由计划剂量学约束自动调整机制和约束下的基于体素权重因子的自动FMO模型嵌套组成.剂量约束的自动调整需首先根据临床对各感兴趣区域剂量约束的重视程度提炼为约束优先级列表,后以列表为依据,分步对剂量约束进行调整,使各约束随迭代进行时逐步达到佳设置状态.剂量约束每调整1次,紧随调用基于体素权重因子的FMO模型,解得满足当前约束的全局优计划.为验证本优化方法的可行性与有效性,临床收集6例已治宫颈癌IMRT计划,使用本文方法对其重新自动生成优化的计划,并比较原始(临床)计划和优化计划的质量,含计划DVH曲线和临床关注的剂量约束指征项的具体数值,查看其计划质量提高成效.6例临床IMRT计划表明,使用本文方法生成的优化计划较原始计划可得到相当PTV覆盖率、均匀性的同时,有效减少OAR受量,提高计划质量.其中,优化计划直肠的平均V45从原始计划的(41.99±13.31)％降到(32.55±22.27)％;膀胱的平均V45从(44.37±4.08)％降到(28.99±15.25)％.计划优化过程可实现基本自动化.
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多目标优化方法在中药组效关系研究中的应用
中药复方药效是方中药物整体作用的结果,组效关系研究即是剖析中药各化学成分和药效作用变化之间的关系.只有采用多药效指标才能更全面地评价中药质量,而要寻求多个指标的同时优化,即构成多目标优化问题.因此,多目标优化问题是中药组效关系研究及组方设计中所要面对的较为常见的问题.本文简要介绍多目标优化方法中较为常用的权重系数法和第1、2代进化算法,概述其基本原理和在中药组效关系研究中的应用情况,并做出总结.
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向量评估遗传算法优化聚乳酸载药微球工艺
目的:研究向量评估遗传算法(VEGA)优化聚乳酸载药微球的制备工艺,寻求同时使药物包封率大及产物平均粒径小的两目标佳工艺体系.方法:对均匀设计试验制备聚乳酸载药微球的药物包封率和平均粒径两目标采用VEGA进行优化,影响因素有内水相体积(x1)、二氯甲烷(DCM)的质量浓度(x2)、聚乙烯醇(PVA)的质量浓度(x3)、搅拌速度(x3)及氯化钠的质量分数(x5),通过搜索优制备工艺,比较VEGA搜索载药微球优处方结果;利用Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱Beta 5008完成遗传算法寻优,利用SPSS 17.0软件进行统计分析;并对其处方优化效果进行评价.结果:VEGA进行两目标优化后,佳工艺中影响因素有x2、x4、x5,分别为86.68 mg/m1、1 499.48 r/min、0.04％,x1和x3因素影响不显著;目标值药物包封率大达到95.99％,平均粒径小达到20.80 μm.结论:VEGA搜索的Pareto非劣解是合理的,确定的优提取工艺的效果较好,均高于均匀设计中的试验方案.
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小生境遗传算法多目标优化金莲花的醇提工艺
目的:采用小生境遗传算法两目标优化金莲花的醇提工艺.方法:以乙醇体积分数、提取时间、提取次数、乙醇用量为考察因素,以出膏率和总黄酮含量为评价指标,采用正交试验并结合小生境遗传算法两目标优选金莲花的醇提工艺.结果:优的醇提工艺为乙醇体积分数为70.47％,提取时间为1.2 h,提取次数为3次,乙醇用量为生药量的11.46倍.在此条件下,金莲花醇提的出膏率、总黄酮质量分数分别为39.86％和11.49％.结论:所选工艺合理、可行,可用于金莲花的提取,表明小生境遗传算法可用于选择药材的提取条件.
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站立平衡调节的肌力优化求解与分析
针对人体站立平衡姿态保持过程中,下肢主要肌肉的肌力变化分布的优求解问题.本研究将人体下肢运动肌肉骨骼简化为具有3关节和9块肌肉的平面物理模型,并在此基础上建立了用于冗余肌力优化求解的数学模型.分别利用粒子群优化(POS)单目标和多目标算法进行优化求解.数值计算的结果表明多目标优化可以更合理地得到9组肌力的分布及变化规律.后,通过对仿真结果的分析,定性地分析了被动运动下人体恢复站立平衡过程中各肌肉群的运动协调规律.
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基于动态拉伸试验数据的脑组织粘性-超弹性材料模型参数求解
本研究旨在确定能够有效模拟冲击载荷作用下脑组织力学特性的粘性-超弹性本构方程.本文运用有限元仿真与优化算法相结合的方法,开展了脑组织粘性-超弹性材料模型参数求解.首先,基于脑组织动态单轴拉伸试验数据,建立大拉伸率为1.3、应变率分别为30 s-1和90 s-1的脑组织动态拉伸有限元仿真模型.然后,以仿真预测的工程应力-应变曲线与参考试验测量结果均值曲线的拟合误差小化作为优化设计的目标函数,利用多目标遗传算法进行材料模型参数求解.结果显示,运用本文所确定的本构方程的脑组织有限元模型能够准确地预测不同加载速率下的脑组织动态拉伸力学特性.应用本文获取的脑组织粘性-超弹性本构方程于颅脑有限元模型,将有利于提高模型在动态冲击载荷下的生物逼真度.
